Étude des pratiques évaluatives en mathématiques de 25 professeurs des écoles français : une approche didactique à partir de l’analyse des tâches données en évaluation
Bibliographic record
Abstract
Alors que des recommandations institutionnelles en matière d’évaluation ont récemment été émises en France, les pratiques évaluatives en mathématiques des professeurs des écoles sont encore peu connues. Nous avons adopté une approche didactique pour étudier ces pratiques évaluatives en considérant plus spécifiquement la nature et la complexité des tâches mathématiques proposées par les professeurs durant les évaluations données en classe. Nous avons ainsi appliqué un outil didactique décliné en facteurs de complexité et de compétence pour analyser les tâches données en évaluation par 25 professeurs qui ont constitué notre échantillon. Cet outil nous a permis de réaliser que ces tâches étaient, dans une grande majorité, d’un faible niveau de complexité et de compétence, et qu’elles correspondaient presque exclusivement à des tâches que les élèves avaient réalisées lors des séances ayant précédé l’évaluation. Cette étude a également mis à jour des éléments liés aux compétences des professeurs en évaluation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.057 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".